估計方程及結構方程模型的統計推斷 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張艷青，唐年勝，趙慧 著

圖書標籤:

• 統計學
• 計量經濟學
• 結構方程模型
• 估計方程
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 模型評估
• 假設檢驗
• 數據分析
• 應用統計

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030532060

版次：1

商品編碼：12275647

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：114

字數：140000

正文語種：中文

內容簡介

　　《估計方程及結構方程模型的統計推斷》闡述瞭估計方程及結構方程模型新的研究成果，全書分為5章，分彆介紹瞭估計方程及結構方程模型的基本理論和方法、帶有不可忽略缺失數據的估計方程的Bayes局部影響分析方法、基於估計方程及經驗似然的Bayes變量選擇方法、結構方程模型中潛在變量選擇的探討，以及基於估計方程的分位數結構方程模型下的Bayes經驗似然推斷問題等。此外，《估計方程及結構方程模型的統計推斷》還介紹瞭這些理論和方法在醫學、心理學和社會學等領域的若乾具體應用。
　　《估計方程及結構方程模型的統計推斷》可作為統計學、醫學、心理學、社會學等專業研究生的參考書，也可供相關專業的研究生、教師和統計工作者參考。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 估計方程推斷方法概述
1．2 結構方程模型概述
1．3 缺失數據
1．4 Bayes經驗似然方法

第2章 帶有不可忽略缺失數據的估計方程的Bayes局部影響分析
2．1 引言
2．2 帶有MNAR數據的Bayes經驗似然
2．3 Bayes局部影響分析
2．3．1 Bayes擾動模型及流形
2．3．2 局部影響測度
2．3．3 Bayes局部影響分析的步驟
2．4 擬閤優度統計量
2．5 數值分析
2．5．1 模擬研究
2．5．2 實例分析
2．6 定理證明
2．7 本章小結

第3章 基於估計方程及經驗似然的Bayes變量選擇
3．1 引言
3．2 估計方程下的：Bayes變量選擇
3．2．1 Bayes經驗似然
3．2．2 Bayes變量選擇
3．2．3 後驗概率相閤性
3．3 數值分析
3．3．1 模擬研究
3．3．2 買例分析
3．4 定理證明
3．5 本章小結

第4章 結構方程模型中的潛在變量選擇
4．1 引言
4．2 潛在變量選擇
4．2．1 模型介紹
4．2．2 方法
4．2．3 漸近性質
4．3 計算過程
4．3．1 極大懲罰對數似然函數的ECM算法
4．3．2 標準誤差估計
4．3．3 調節參數的選擇
4．4 模擬研究
4．4．1 實驗1
4．4．2 實驗2
4．5 實例分析
4．6 定理證明
4．7 本章小結

第5章 基於估計方程的分位數結構方程模型下的Bayes經驗似然推斷
5．1 引言
5．2 模型
5．3 Bayes經驗似然估計
5．4 數值分析
5．4．1 模擬研究
5．4．2 實例分析
5．5 本章小結
參考文獻

前言/序言

　　本書是根據當前統計學熱點問題和學術成果，並結閤作者的研究成果撰寫而成的，既考慮瞭內容的科學性和應用性，又體現瞭學術思想。本書在寫作上，注重闡述方法論、理論證明、模擬計算和實例分析；在結構上，每一章介紹一個問題，讀者可以獨立閱讀任何一章的內容。本書涉及的概率論和數理統計的一些基礎知識，假定讀者已經熟悉，所以沒有一一介紹，初學者可以避開閱讀理論證明部分。本書展示最新的研究成果，闡述估計方程及結構方程模型的統計理論和方法，包括估計方程用於處理缺失數據、參數的Bayes經驗似然估計，經驗似然下的Bayes局部影響分析，經驗似然下的Baycs變量選擇，處理Bayes經驗似然的濛特卡羅算法，結構方程模型中潛在變量的選擇，分位數結構方程模型中的參數的Baves經驗似然估計等。本書的內容不僅為從事該領域的科研人員提供瞭相關的研究資料，也為實際應用者提供瞭一些數據分析方法和計算模擬方法，同時也為有興趣瞭解此領域的讀者提供瞭參考。
　　本書依托於雲南省科技領軍人纔培養項目，由張艷青、唐年勝、趙慧共同撰寫。
　　由於作者水平有限，加之撰寫時間倉促，書中不足之處在所難免，懇請廣大讀者批評指正。

《現代統計推斷基礎：從經典到貝葉斯》 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的現代統計推斷框架，重點涵蓋從經典概率論基礎到前沿的貝葉斯統計方法的理論構建與實際應用。全書內容精心編排，邏輯清晰，力求在保證理論嚴謹性的同時，兼顧其實用性與可讀性。 第一部分：概率論與統計學基礎 本部分首先迴顧瞭概率論的核心概念，包括隨機變量、概率分布（離散型與連續型）、矩的概念以及大數定律與中心極getDeclared定理。在此基礎上，本書詳細闡述瞭統計推斷的基石——統計模型的概念及其數學錶示。 我們深入探討瞭充分性、完備性以及統計量分布的性質，為後續的估計理論打下堅實的基礎。特彆地，針對多維隨機變量的聯閤分布、條件分布及其在多元統計中的應用進行瞭詳盡的分析。 第二部分：點估計與區間估計的理論與實踐 第二部分聚焦於統計推斷的核心任務之一：參數估計。我們首先係統介紹瞭基於矩估計（Method of Moments, MoM）和最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的原理、性質及其計算方法。對於MLE，本書詳細剖析瞭其漸近性質，包括一緻性、漸近正態性和漸近有效性。 在估計量的優度評價方麵，我們引入瞭費希爾信息、Cramér-Rao下界，用以衡量估計量的效率。隨後，本書引入瞭貝葉斯估計的初步概念，將先驗信息納入估計框架，並對比瞭頻繁派（Frequentist）與貝葉斯估計在哲學基礎和實際操作上的差異。 區間估計部分，本書不僅涵蓋瞭基於正態近似和樞軸量的置信區間構造方法，還引入瞭更具魯棒性的非參數方法，如自助法（Bootstrap）和混換法（Permutation Tests），以應對數據不滿足特定分布假設的情況。 第三部分：假設檢驗的嚴謹性與檢驗力分析 假設檢驗是統計推斷的另一重要支柱。本部分從 Neyman-Pearson 準則齣發，係統闡述瞭最尤性檢驗（Likelihood Ratio Test, LRT）的構建與應用。我們詳細分析瞭I類錯誤（顯著性水平）和II類錯誤（檢驗力）的概念，並討論瞭如何平衡這兩類錯誤。 本書對各種經典檢驗進行瞭深入剖析，包括均值、方差的單樣本和多樣本檢驗（如t檢驗、F檢驗、卡方檢驗）。對於方差齊性檢驗，如Levene檢驗等，我們討論瞭其在實際應用中的適用範圍和局限性。此外，對於大樣本檢驗，Z檢驗和基於大樣本近似的檢驗方法被置於重要位置。 第四部分：綫性模型的深入剖析 綫性模型是應用統計學中最常用且功能強大的工具之一。本部分將重點放在普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）在綫性迴歸中的應用。我們從一元綫性迴歸開始，逐步推廣到多元綫性模型，詳細推導瞭參數估計量的性質（無偏性、有效性，依賴於Gauss-Markov定理）。 迴歸診斷是模型應用的關鍵環節。本書專門設立章節討論瞭多重共綫性、異方差性（Heteroscedasticity）和自相關性（Autocorrelation）的識彆與處理。對於異方差，我們介紹瞭穩健標準誤（Robust Standard Errors）和加權最小二乘法（WLS）的應用。 在模型選擇方麵，我們比較瞭赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）等準則，並討論瞭逐步迴歸（Stepwise Regression）方法的利弊。此外，時間序列數據的綫性建模，如自迴歸（AR）和移動平均（MA）模型的初步介紹，也為理解動態係統提供瞭基礎。 第五部分：非參數統計與數據驅動方法 麵對日益復雜的數據結構和對分布假設的放鬆需求，非參數統計方法的重要性日益凸顯。本部分介紹瞭秩和檢驗（如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗）等替代經典參數檢驗的方法。 我們還深入探討瞭非參數迴歸技術，如局部加權散點平滑估計（LOWESS/LOESS），展示瞭它們如何在不預設函數形式的情況下捕獲數據的內在趨勢。核密度估計（Kernel Density Estimation, KDE）作為一種強大的密度函數估計工具，也被詳細介紹，並討論瞭核函數選擇和帶寬選擇對估計效果的影響。 第六部分：貝葉斯統計推斷的現代視角 本書的最後一部分將讀者引嚮現代統計推斷的前沿——貝葉斯方法。在迴顧瞭貝葉斯定理後，本書詳述瞭共軛先驗和非共軛先驗的選擇策略。 核心內容集中於馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的應用，特彆是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣。通過這些計算工具，讀者將學會如何從復雜的後驗分布中進行有效抽樣，並計算後驗均值、後驗標準差以及構建後驗可信區間。最後，本書簡要介紹瞭貝葉斯模型比較的基本概念，如貝葉斯因子（Bayes Factor），為讀者提供瞭更全麵的統計推斷工具箱。 目標讀者 本書適閤統計學、計量經濟學、生物統計學、社會科學及工程學等領域的高年級本科生、研究生以及需要深入理解統計推斷原理的科研人員和數據分析師。閱讀本書需要具備微積分和綫性代數的基礎知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下深刻的印象，簡潔卻不失專業感，封麵的配色是那種沉穩的藍色，搭配白色的字體，讓人一眼就能聯想到嚴謹的學術研究。我是一個在統計學領域摸索多年的研究生，平時接觸的大多是教材和期刊論文，讀到這樣一本專門針對估計方程和結構方程模型的著作，內心是充滿瞭期待的。我特彆好奇書中是如何將這兩個概念融會貫通的，畢竟它們在統計建模中扮演著不同的角色，卻又有著韆絲萬縷的聯係。我猜想，作者一定是從基礎的估計方程理論齣發，逐步深入到更復雜的結構方程模型，並且在模型構建、參數估計、擬閤優度檢驗等方麵都有詳細的闡述。我對於書中可能涉及到的實際案例分析尤其感興趣，因為理論知識再豐富，如果不能與實際數據相結閤，就顯得有些空洞。我期望書中能夠提供一些真實世界的研究場景，展示如何運用這些模型來解決實際問題，例如在心理學、社會學、經濟學等領域，它們是如何幫助研究者理解復雜變量之間的關係，並從中得齣有價值的結論。我個人在研究中也經常遇到需要處理多變量、潛在變量以及模型辨識等問題，所以這本書在我看來，不僅僅是一本學術讀物，更像是一位經驗豐富的導師，能夠指引我走齣迷茫。我期待著通過閱讀它，能夠提升我在這兩個領域的理論認知和實踐能力，為我的研究提供更堅實的理論支撐和方法指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名“估計方程及結構方程模型的統計推斷”聽起來非常具有學術深度，這正是我一直以來所追求的。我是一名在職的統計學講師，平時在給學生講授統計學原理時，常常會遇到一些超齣經典參數估計範圍的問題，尤其是在處理一些復雜的、非綫性的或者具有潛在結構的統計模型時。我對“估計方程”（Estimation Equations）這個概念並不陌生，我知道它在某些情況下比傳統的最大似然估計方法更具優勢，尤其是在數據存在非獨立性或者協方差結構未知的情況下。而“結構方程模型”（Structural Equation Models）更是我一直想要深入鑽研的領域，它能夠幫助我們分析復雜的因果關係和潛在變量。我推測，這本書將不僅僅停留在理論層麵，而是會詳細闡述如何進行統計推斷，這包括參數估計的統計性質，例如一緻性、漸近正態性等，以及如何進行假設檢驗和區間估計。我特彆期待書中能夠提供一些清晰的數學推導過程，並解釋這些推導背後的統計學直覺。同時，我希望書中也能包含一些關於模型選擇和模型比較的內容，因為在實際應用中，我們經常需要比較不同的模型，選擇最適閤數據的模型。我希望這本書能夠成為我教學和科研的有力工具，幫助我為學生們提供更全麵、更深入的統計學知識。

評分☆☆☆☆☆

從書名來看，這本書似乎觸及瞭我一直以來研究中的一個重要盲點。我是一名剛開始接觸實證研究的博士生，在學習瞭基礎的迴歸分析後，我發現很多現象的背後並非簡單的綫性關係，而是存在著隱藏的結構和復雜的相互作用。我聽說過估計方程（Estimation Equations）和結構方程模型（Structural Equation Models）的大名，但一直覺得它們是比較高深的統計工具，門檻較高，不敢貿然深入。這本書的齣現，恰好填補瞭我的這個空白。我猜測，書中會從最基本的統計原理講起，循序漸進地介紹估計方程的核心思想，比如它在處理非正態數據或者復雜協方差結構時的優勢。然後，再巧妙地過渡到結構方程模型，解釋如何利用潛變量的概念來捕捉那些無法直接測量的抽象構念。我尤其關注書中對於模型構建的指導，比如如何根據理論假設來設定路徑，如何進行模型診斷和修正，以及如何解釋模型結果的統計意義。我希望書中能夠提供一些清晰的圖示和詳細的步驟，幫助我理解這些復雜的模型。另外，我對於模型假設的討論也很感興趣，因為我知道任何統計模型的有效性都離不開其背後的一係列假設，瞭解這些假設的含義以及如何檢驗它們，對於避免誤讀模型結果至關重要。我期待這本書能夠帶我進入一個全新的統計建模世界，讓我能夠更自信地處理復雜的研究問題。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的書名，我立刻聯想到我正在進行的一個跨學科研究項目。這個項目涉及到多個領域的理論，需要構建一個復雜的模型來解釋不同變量之間的因果關係。我是一名生物統計學背景的研究人員，在我的學科領域，我們通常使用綫性混閤模型或者廣義綫性模型來處理數據，但對於如何整閤多個潛變量以及檢驗潛在的結構關係，則顯得有些力不從心。我聽說過“估計方程”和“結構方程模型”這兩個概念，也知道它們在處理復雜模型時非常強大，但一直沒有找到一本能夠係統講解這兩個方法的書籍。這本書的齣版，簡直就是為我量身定製的。我推測，書中會首先深入淺齣地介紹估計方程的基本原理，包括它在不同場景下的應用，例如在縱嚮數據分析或者缺失數據處理方麵的優勢。然後，這本書很可能會詳細闡述結構方程模型的核心概念，如潛變量、顯變量、路徑分析、因子分析等，並詳細介紹如何建立和檢驗這些模型。我特彆期待書中能夠包含一些實際的研究案例，能夠展示如何在生物醫學、流行學或者其他相關領域應用這些模型。我需要知道如何將我的研究問題轉化為一個結構方程模型，如何選擇閤適的擬閤指標來評估模型的好壞，以及如何解釋模型結果的統計學意義和實際意義。我希望這本書能夠幫助我理解並掌握這些先進的統計技術，從而提升我研究的科學性和嚴謹性。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據分析充滿熱情的跨學科研究者，我的研究領域涉及信息科學和認知科學的交叉。在我的研究中，經常需要處理大量的實驗數據，並嘗試構建模型來解釋復雜的認知過程。我一直被“估計方程”和“結構方程模型”這兩個術語所吸引，因為我知道它們在處理那些具有復雜結構和潛在影響因素的數據時非常強大。然而，我發現市麵上很多關於這些方法的書籍要麼過於理論化，要麼過於偏嚮某個特定領域，讓我難以找到一本能夠係統、全麵地介紹這兩個概念並側重於統計推斷的書籍。我猜測，這本書將是我一直在尋找的那一本。我非常期待書中能夠詳細介紹估計方程在處理各種類型數據時的應用，例如時間序列數據、縱嚮數據，以及可能存在的測量誤差。同時，我希望能深入理解結構方程模型的構建過程，包括潛變量的定義、路徑的設定、模型的識彆以及擬閤優度的評估。更重要的是，我希望這本書能夠詳細闡述在這些模型下如何進行有效的統計推斷，包括如何檢驗模型假設、如何解釋估計參數的統計意義，以及如何進行模型比較和模型修正。我希望這本書能夠成為我理解和應用這些先進統計工具的橋梁，讓我能夠更準確地分析我的研究數據，並得齣更具說服力的結論。